Evaluasi Postur Dalam Olahraga Angkat Beban Berbasis Kamera Menggunakan Long-Short Term Memory (LSTM)

Wicaksono, Paschalis Seto (2023) Evaluasi Postur Dalam Olahraga Angkat Beban Berbasis Kamera Menggunakan Long-Short Term Memory (LSTM). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211940000037-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (18MB)

Abstract

Dengan pesatnya perkembangan teknologi dari tahun ke tahun, semakin banyak aspek dalam kehidupan kita yang tidak terpisahkan dari teknologi. Salah satu teknologi yang mengalami perkembangan pesat saat ini adalah Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network). Jaringan Saraf Tiruan kini dapat dengan mudah ditemukan dalam berbagai kegiatan sehari-hari, mulai dari hal yang terlihat sederhana seperti membedakan foto kucing dan anjing hingga hal yang rumit seperti memprediksi pergerakan pasar saham.Salah satu sektor lain di mana Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network) dapat dimanfaatkan dengan baik adalah dalam olahraga angkat beban. Olahraga angkat beban merupakan jenis olahraga yang sangat menekankan pada postur tubuh yang benar saat melakukannya. Kemampuan untuk mengevaluasi gerakan dan postur dengan tepat saat melakukan angkat beban sangatlah penting, terutama bagi para atlet muda dan pemula yang memiliki aspirasi dalam olahraga ini namun belum memiliki pengalaman yang cukup. Hal ini tidak hanya berpengaruh pada kemampuan mereka dalam melakukan olahraga ini di masa depan, tetapi juga penting untuk memastikan mereka mendapatkan manfaat penuh dari olahraga ini untuk kesehatan dan mencegah terjadinya cedera.Jaringan saraf tiruan dapat berperan besar dalam hal ini. Dengan mengembangkan model praktis menggunakan jaringan saraf tiruan, para atlet dapat meningkatkan efektivitas latihan mereka dengan memastikan postur tubuh yang benar. Selain itu, model ini dapat membantu dalam mengevaluasi dan memperbaiki teknik angkat beban mereka, sehingga membantu mereka untuk berkembang dan mengurangi risiko cedera.Secara ringkas, penerapan jaringan saraf tiruan dalam olahraga angkat beban, dan olahraga pada umumnya, dapat memberikan wawasan dan umpan balik berharga bagi para atlet, baik pemula maupun yang berpengalaman. Hal ini memungkinkan mereka untuk meningkatkan keterampilan, mengoptimalkan latihan, dan meningkatkan performa atletik dan kesejahteraan secara keseluruhan.
==================================================================================================================================
With the rapid advancement of technology over the years, an increasing number of aspects in our lives have become inseparable from it. One of the technologies that have seen significant growth is Neural Network. Neural Networks can now be easily found in various everyday activities, ranging from seemingly simple tasks like distinguishing between pictures of cats and dogs to more complex ones like predicting stock market fluctuations. Another sector where computer vision can be effectively utilized is in the sport of weightlifting. Weightlifting is a sport that places great emphasis on maintaining correct body posture during the lifts. The ability to accurately evaluate movements and postures during weightlifting is crucial, especially for young athletes and beginners who aspire to excel in this sport but lack sufficient experience. This not only plays a vital role in improving one’s performance in weightlifting but also ensures that individuals can fully reap the benefits of this sport for their fitness and prevent any incidents.In this context, neural networks can play a significant role. By developing practical models using neural networks, athletes can enhance the effectiveness of their training by ensuring they maintain proper body posture. Furthermore, these models can aid in evaluating and correcting their lifting techniques, thereby helping them progress and reduce the risk of injuries.In summary, the application of neural networks in weightlifting and sports, in general, can provide valuable insights and feedback to athletes, both beginners and experienced, enabling them to improve their skills, optimize their training, and promote overall athletic performance and well-being.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Jaringan Syaraf Buatan, Angkat Beban, Atlet; Neural Network, WeightLifting, Atlet
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science)
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Paschalis Seto Wicaksono
Date Deposited:	09 Oct 2023 03:28
Last Modified:	09 Oct 2023 03:28
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/101660

Actions (login required)

View Item